P
帕西尼 PaXini · 21天前 · 来源 国内官方招聘渠道
具身智能算法工程师(预训练方向)
China办公方式未标注
全职Other
薪资未披露
🛡 岗位真实性核验
Ghost Job 检测🛡 申请链接 核验有效
信号由后台自动核验生成,仅供参考;判断权在你。设计案:GHOST-JOB-P1
🤖 AI 中文导读 · 由岗位 JD 原文生成
1. 技术路线探索:负责跟踪并复现业界前沿的预训练架构(如VLA、Diffusion Policy等),与现有团队并行探索不同的技术路线,降低单点失败风险。 2. 架构设计与验证:负责大规模具身智能模型的预训练架构设计、数据配比及Scaling Law验证,确保模型具备基础的通识操作能力。 3. 核心代码攻坚:深入底层训练框架优化,解决大……
💼
职位描述 · 原文
1.技术路线探索: 负责跟踪并复现业界前沿的预训练架构(如VLA、Diffusion Policy等),与现有团队并行探索不同的技术路线,降低单点失败风险。
2.架构设计与验证: 负责大规模具身智能模型的预训练架构设计、数据配比及Scaling Law验证,确保模型具备基础的通识操作能力。
3.核心代码攻坚: 深入底层训练框架优化,解决大规模分布式训练中的稳定性问题,提升训练效率。
4.业务前瞻: 针对冰箱整理、传送带分拣等复杂场景,设计预训练阶段的能力储备方案。
1.硬性背景: 本科及以上学历,计算机/AI/机器人相关专业,具备3年以上大模型或具身智能研发经验。
2.技术栈: 精通Python/C++,Pytorch;有大模型(LLM/VLM)全参数微调或预训练实战经验者优先。
3.专业能力: 熟悉Transformer架构及各类注意力机制;具备独立设计复杂深度学习模型的能力。
4.加分项: 在CoRL、CVPR、NeurIPS等顶会发表论文;有千万级参数模型从0到1训练经验。
🈯 翻译这份 JD · 红灯 0 / 黄灯 0 / 绿灯 2点开 ▾
可以投——没有红灯,黄灯问题放进面试清单问清即可。
精通 → 「用过能干活」级——符合 60% 就值得投
优先 → 加分项,不是门槛
词典只标"常见信号",不对公司下结论——红灯 = 面试里该当面确认的问题。想自己翻别的 JD:JD 翻译器 →
🏢
公司 · Company
帕西尼 PaXini
—
China来源:国内官方招聘渠道
⚑ 岗位信息收录自公开招聘页(国内官方招聘渠道),以雇主官网为准